कैसे Apple के AI गुरुओं ने Siri को स्थानीय व्यवसायों का विशेषज्ञ बनाया

हम जो कहते हैं उसे पहचानने में सिरी काफी अच्छा है, लेकिन छोटे व्यवसायों के नाम के साथ कठिनाइयों का सामना करना पड़ता था। वह तब तक था जब तक कि Apple डेवलपर्स ने उसे इस कार्य में बेहतर बनाने का एक तरीका नहीं खोज लिया।

वास्तव में, नई प्रणाली गलत व्यावसायिक नाम के साथ आने की संभावना 40 प्रतिशत से अधिक कम है।

Apple's पर एक पोस्ट मशीन लर्निंग जर्नल समस्या का सार प्रस्तुत करता है: "छोटे स्थानीय व्यवसायों की तरह नामित संस्थाओं को सटीक रूप से पहचानना, एक प्रदर्शन बाधा बना हुआ है।"

वाक् पहचान प्रणालियाँ यह सीखती हैं कि शब्दों का उच्चारण लोगों के कहने पर कैसे किया जाता है। स्थानीय व्यवसायों के नामों का उपयोग अक्सर सिरी के लिए यह जानने के लिए पर्याप्त नहीं होता है कि वे कैसे ध्वनि करते हैं

और एक और समस्या है। हम जो शब्द बोलते हैं, वे दूसरे शब्दों की तरह ही लगते हैं। सिरी यह तय करता है कि क्या ध्वनियों का एक विशेष सेट कुछ शब्दों को इंगित करता है कि उन शब्दों का कितनी बार उपयोग किया जाता है। एक स्थानीय व्यावसायिक नाम का बहुत बार उपयोग नहीं किया जाता है, इसलिए Apple के कंप्यूटर दूसरे शब्दों को अधिक संभावित मानते हैं क्योंकि वे अधिक बार उपयोग किए जाते हैं।

एक प्रसिद्ध मैरिएटा रेस्तरां शिलिंग को ही लें। सिरी को यह सुनने का जबरदस्त अनुभव नहीं है कि लोग इसके लिए दिशा-निर्देश मांगते हैं, और इसलिए उस नाम के साथ समस्या हो सकती है।

सिरी के लिए येलो पेज की तरह छाँटें

Apple ने जियोलोकेशन-आधारित भाषा मॉडल (जियो-एलएम) बनाकर इस समस्या का समाधान किया।

डेवलपर्स ने देश को 169 क्षेत्रों में विभाजित किया जो आर्थिक और सामाजिक रूप से जुड़े हुए हैं, और प्रत्येक के लिए डेटाबेस बनाया है। इसके बाद इन क्षेत्रों में से प्रत्येक में व्यवसायों के नामों के लिए स्थानीय डेटाबेस में ग्रैफेम-टू-फोनेम उच्चारण मार्गदर्शिकाएं जोड़ दी गईं।

जब कोई अपने iPhone से "मुझे दिशा दें ..." जैसा कुछ पूछता है, तो सिस्टम जानता है कि आगे जो आता है वह एक व्यवसाय हो सकता है, इसलिए यह स्थानीय जियो-एलएम में दिखता है। डेटाबेस में शब्द जो उस व्यक्ति की तरह लगते हैं जो व्यक्ति ने कहा है, उन्हें उच्च संभावना दी जाती है।

यह काम करता है

स्थानीय व्यवसायों की पहचान के लिए नई प्रणाली सही नहीं है, लेकिन Apple का वादा है कि यह महत्वपूर्ण सुधार लाता है।

सिरी को सैन फ्रांसिस्को से संबंधित परीक्षण वाक्यांशों का एक संग्रह दिया गया था। जियो-एलएम के बिना सिस्टम को 26.5 फीसदी बार गलत जवाब मिला। जब उपयुक्त जियो-एलएम जोड़ा गया, तो यह घटकर 15.1 प्रतिशत हो गया, जो कि 43 प्रतिशत सुधार था। डेवलपर्स ने अमेरिका भर के क्षेत्रों में समान परीक्षण किए, जिसमें काफी समान परिणाम थे।

यह नई प्रणाली पाई-इन-द-स्काई सिद्धांत नहीं है। यह पहले से ही सिरी का हिस्सा है। तो हम यहाँ Mac. का पंथ अपना सरल परीक्षण किया। हमने सिरी से शिलिंग्स और क्षेत्रीय पिज्जा चेन मेलो मशरूम के लिए दिशा-निर्देश मांगे। सिस्टम को किसी भी अनुरोध के साथ कोई कठिनाई नहीं थी।

अब हमें बस चल रहे की जरूरत है Apple मैप्स में सुधार हमारे क्षेत्र तक पहुँचने के लिए।